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地鐵屏蔽門的定期巡檢需要耗費大量時間和資源。

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傳統巡檢方法可能缺乏針對性，無法精準識別屏蔽門的潛在問題。

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需要提升地鐵屏蔽門的運維效率和預測性維護能力。

Stake數碼幫助客戶結合機器學習技術和工控設備數據，采集屏蔽門DCU控制單元的開關門動態數據，通過聚類、動態時間規整和數據插值仿真等技術手段，對屏蔽門健康度進行智能評估和建模。

通過智能評估，精準識別需要維護的屏蔽門，提高巡檢效率。

減少不必要的巡檢，降低運維成本。

通過自動化的數據分析和報告，提高地鐵運營公司的工作效率。

通過健康度評分和趨勢分析，實現預測性維護，減少意外故障。